Spark 定制版：006~Spark Streaming源码解读之Job动态生成和深度思考

本讲内容：

a. Spark Streaming Job生成深度思考
b. Spark Streaming Job生成源码解析

注：本讲内容基于Spark 1.6.1版本（在2016年5月来说是Spark最新版本）讲解。

上节回顾

上节课，主要是从Spark Streaming+Spark SQL来实现分类最热门商品的在线动态计算的事例代码开始，并通过Spark源代码给大家贯通Spark Streaming流计算框架的运行。

并绘制了Spark Streaming应用运行流程的关键类：

根据上面的运行类图，逐步解密了Spark Streaming流计算框架，了解了Job整个运行的关键类，及其对类中方法的解读。

开讲

数据处理的方式：大致可以分为以下三种：

a. 批处理（基本上是处理静态数据，一次读入大量的数据进行处理并生成输出结果）

b. 微批处理（结合了批处理和连续流操作符，将输入分成多个微批次进行处理；可以这么理解，微批处理是一个“收集后再处理”的计算模型；可以认为接近实时流处理）

c. 连续流模型（连续流操作符则在数据到达时进行处理，没有任何数据收集或处理延迟；此乃真正的实时流处理）

换句话说：微批处理，当时间间隔足够短的时候就形成了流式处理，进而认为到达了实时处理（Spark 2.0 中Spark Streaming 有了重大的改进，可以期待一个Spark实时连续流处理时代的到来！）。

首先，我们来看一下Job动态生成图：

本讲，我们以上图中的JobGenerator类为重心，开始为大家左右延伸，解密Job之动态生成。

JobGenerator这个类生成的Jobs来自DStreams，并驱动检查点获得且是清洗掉上一个timer中DStream的数据之后的元数据。

其构造函数中需要传入JobScheduler对象，而JobScheduler类是Spark Streaming Job生成和提交Job到集群的核心。

我们可以看到生成Jobs的是JobGenerator的Start()方法。该方法中有个eventLoop，是具体操作事务循环，来不断获事务进程。

processEvent根据time，来执行相应的操作：generateJobs(time)，回到generateJobs(time: Time)；
根据time产生Jobs

graph.generateJobs(time)进入到generateJobs(time: Time): Seq[Job]

outputStream.generateJob(time)进入到generateJob(time: Time): Option[Job]

调用context.sparkContext.runJob(rdd, emptyFunc)，进入到runJob，计算同一个RDD中的所有数据块，并将结果存放在一个数组里。

至此，我们从新回过头来，看看JobGenerator中的generateJobs(time: Time)，里面有个jobScheduler.submitJobSet(JobSet(time, jobs, streamIdToInputInfos))方法

进入到jobScheduler.submitJobSet中，最终交给了new JobHandler(job))

进入到JobHandler中。我们发现继承了Runnable接口。启动了run方法，循环执行各种业务逻辑任务。

进入上图中的job.run()，执行很多个任务

由上图中的func()，再次回到DStream中的 generateJob(time: Time): Option[Job]

至此，我们回到JobScheduler类，start()方法中一个receiverTracker.start()方法

进入到receiverTracker.start()方法中

进入到ReceiverTrackerEndpoint

思考一个问题：DStreamGraph逻辑级别翻译成物理级别的RDD Graph，最后一个操作是RDD的action操作，是否会立即触发Job？

a. action触发作业，这个时候作为Runnable接口封装，他会定义一个方法，这个方法里面是基于DStream的依赖关系生成的RDD。翻译的时候 是将DStream的依赖关系翻译成RDD的依赖关系，由于DStream的依赖关系最后一个是action级别的，翻译成RDD的时候，RDD的最后一 个操作也应该是action级别的，如果翻译的时候直接执行的话，就直接生成了Job，就没有所谓的队列，所以会将翻译的事件放到一个函数中或者一个方法fun() 中，因此，如果这个函数没有指定的action触发作业是执行不了的。

b. Spark Streaming根据时间不断的去管理我们的生成的作业，所以这个时候我们每个作业又有action级别的操作，这个action操作是对 DStream进行逻辑级别的操作，他生成每个Job放到队列的时候，他一定会被翻译为RDD的操作，那基于RDD操作的最后一个一定是action级别 的，如果翻译的话直接就是触发action的话整个Spark Streaming的Job就不受管理了。因此我们既要保证他的翻译，又要保证对他的管理，把DStream之间的依赖关系转变为RDD之间的依赖关系， 最后一个DStream使得action的操作，翻译成一个RDD之间的action操作，整个翻译后的内容他是一块内容，他这一块内容是放在一个函数体 中的，这个函数体，他会函数的定义，这个函数由于他只是定义还没有执行，所以他里面的RDD的action不会执行，不会触发Job,当我们的 JobScheduler要调度Job的时候，转过来在线程池中拿出一条线程执行刚才的封装的方法。

我们再次聚焦Spark 作业动态生成三大核心

a. JobGenerator: 负责Job生成

b. JobSheduler:负责Job调度

c. ReceiverTracker:获取元数据

备注：
1、DT大数据梦工厂微信公众号DT_Spark
2、Spark大神级专家：王家林
3、新浪微博: http://www.weibo.com/ilovepains